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31.
基于CAD的喷涂机器人轨迹优化   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对复杂自由曲面匀速和等行程间距喷涂方法,因曲面上曲率的变化会造成涂层厚度差较大的问题,提出一种基于CAD的轨迹优化算法以提高曲面的漆膜厚度一致性.该方法首先根据平面上的喷涂试验和微分几何的面积放大定理推导出曲面上的漆膜生长模型;然后通过扫描直接获得工件表面点云模型,采用点云切片技术获取喷枪路径和姿态;最后采用沿路径方向的速率优化算法和垂直路径方向的间距优化算法对曲面上的喷枪轨迹进行优化.仿真和试验结果验证了优化算法的有效性和轨迹生成算法的可行性.  相似文献   
32.
基于BP神经网络的苹果图像分割算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对目前苹果采摘机器人图像分割运算量大、耗时多等问题,通过分析选取3×3邻域像素色度值作为苹果图像的特征,选取40幅图像作为训练样本,以人工分割后的图像作为教师信号,采用BP算法对神经网络的权值进行训练.经过100次循环后,获得有效的网络权值,误差为0.001.结果表明,利用BP神经网络能够较好地实现苹果与背景的分离,后续操作中,经过腐蚀、膨胀等算法的进一步处理后,得到了更加理想的效果.  相似文献   
33.
以6个水丝蚓投喂水平培育6日龄南方鲇稚鱼,测定了不同投喂率下稚鱼的摄食水平、生长、存活率和残食率.结果表明,鱼苗体长小于5 cm时,投喂鱼苗体重60%的饵料鱼苗生长最快,特定生长率高达19.1%;体长大于5 cm时,体长增长和体重特定生/长率以50%投喂率组较高,但与60%投喂率组的差异不显著.A、B、C、D、E和F组(分别投喂30%、40%、50%、60%、70%和80%稚鱼体重的饵料)的存活率分别为56%、75%、87%、89%、91%和90%.A、B组的残食率较高,分别是30%和19%;E、F组最小,分别是4%和4.5%.  相似文献   
34.
任树岗  姬伟  郭炳艳 《花卉》2016,(10):95-96
米脂县地处黄土高原,陕北腹地,由于自然和气候、土质和丰富的种植经验等多方面原因,造就了米脂小杂粮具有独特的品位和优势,倍受消费者青睐。但是在发展的过程中仍然遇到不少难题,本文根据米脂县谷子产业发展现状和存在的问题提出相应的解决对策。  相似文献   
35.
针对采摘机器人对重叠果实无法识别采摘问题,提出了一种基于极值的重叠苹果识别定位方法。首先,利用色差法对图像进行分割;然后采用OTSU分割和孔洞填充提取轮廓;最后利用一种快速计算圆内的点到边缘最小距离的算法找到局部极大值,从而确定圆心和半径。实验表明:这种方法对提取的苹果轮廓较完整的情况定位效果较好,且实时性高,具有较强的实用性。  相似文献   
36.
苹果采摘机器人夜间图像边缘保持的Retinex增强算法   总被引:2,自引:2,他引:0  
为了提高采摘机器人的适用性和工作效率,保证成熟苹果果实的及时采摘,需要机器人具有夜间连续识别、采摘作业的能力。针对夜间苹果图像的特点,该文提出一种基于引导滤波的具有边缘保持特性的Retinex图像增强算法。利用颜色特征分量采用具有边缘保持功能的引导滤波来估计出照度分量;进而利用单尺度Retinex算法对图像进行对数变换获得仅包含物体本身特性的反射分量图像;分别对照度分量和反射分量图像增强后,再合成为新的夜间苹果的增强图像。文中选取30幅荧光灯辅助照明下采集到的夜间苹果图像进行试验的结果显示,该文增强算法处理后的30幅图像的平均灰度值,分别比原始图像、直方图均衡算法、同态滤波算法和双边滤波Retinex算法处理后的图像平均提高230.34%、251.16%、14.56%、7.75%,标准差平均提高36.90%、-23.95%、53.37%、28.00%,信息熵平均提高65.88%、99.68%、66.85%、17.53%,平均梯度提高161.70%、64.71%、139.89%、17.70%。且该文算法较双边滤波Retinex方法的运行时间平均减少74.56%。表明该文算法在夜间图像增强效果和运行时间效率上有明显的提高,为后续夜间图像的分割和目标识别提供了保障。  相似文献   
37.
苹果采摘机器人夜间识别方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种适用于苹果采摘机器人夜间识别的方法。在图像采集阶段,通过对比不同光源的照明效果,选用白炽灯作为照明光源并采用2盏白炽灯从不同角度照明的方式削弱图像中的阴影。在图像分割阶段,对比白天图像的分割方法,提出改进R-G色差分割法。此外针对夜间图像中的高亮反光区,采用二次分割的方法提取出水果表面的高亮反光区以此对分割后的图像进行修补,以得到完整的分割结果。经统计不考虑果实的遮挡和粘连,夜间苹果正确识别率达到83.7%。  相似文献   
38.
苹果夜视图像小波变换与独立成分分析融合降噪方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
对不同人工光源辅助下采集到的夜视苹果图像,通过噪声分析,判定苹果夜视图像的噪声以高斯噪声为主,并混有部分椒盐噪声。针对高斯噪声去除难题,将小波变换(Wavelet transform,WT)与独立成分分析(Independent component analysis,ICA)理论引入夜视图像的处理系统,为了最大程度地降低噪声污染,提出WT-ICA融合降噪方法。通过仿真实验,结果表明融合降噪效果较为理想。为了更好地评价夜视图像的降噪效果,以自然光下的图像为参照基准,提出相对峰值信噪比(Relative peak signal-to-noise ratio,RPSNR)的概念。对所采集到的不同的夜视图像进行多次重复实验,结果表明,从视觉上看WT-ICA降噪方法得到的低噪图像噪点明显减少;从RPSNR看,WTICA得到的低噪图像,分别比原始图像、小波软阈值降噪、ICA降噪方法平均提高29.94%、8.09%、7.54%;白炽灯下的图像处理后的RPSNR最高,适合作为人工光源。WT-ICA融合降噪方法通过连续处理,排除夜视图像的噪声干扰,得到的低噪图像更利于进一步识别,从而为实现苹果采摘机器人的全天候作业打下基础。  相似文献   
39.
苹果采摘机器人夜间图像降噪算法   总被引:1,自引:6,他引:1  
苹果采摘机器人图像处理系统采集到的实时夜间图像含有大量的噪声,影响采摘效率。通过差影法对夜间图像进行噪声分析,判定其噪声类型为以高斯噪声为主,并伴有部分椒盐噪声的混合噪声。针对高斯噪声去除难题,将独立成分分析(independent component analysis,ICA)理论引入夜间图像降噪,并尝试采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对ICA进行优化,建立基于PSO优化的ICA降噪算法(PSO-ICA),以期最大限度地降低夜间图像的噪声污染。利用标准Lenna图像和自然光下的苹果图像,进行仿真试验,结果表明PSO-ICA方法降噪效果最为理想。然后对白炽灯、荧光灯、LED灯3种不同的人工光源下采集到10个样本点的夜间图像进行验证试验,结果表明,从视觉效果评价,在3种人工光源环境下,PSO-ICA降噪方法得到低噪图像均表现为噪点明显减少;从相对峰值信噪比(relative peak signal-to-noise ratio,RPSNR)看,在3种人工光源下的平均值,PSO-ICA得到的低噪图像,分别比原始图像、均值滤波降噪和ICA降噪得到的图像的相对峰值信噪比提高21.28%、12.41%、5.53%;从运行时间看,PSO-ICA方法较ICA方法的运行时间平均减少了49.60%。PSO-ICA方法用于夜间图像降噪有着独到的优势,为实现苹果采摘机器人的夜间作业打下坚实的基础。  相似文献   
40.
针对解决苹果采摘机器人众多传感器数据采用有线传输,数据线纷繁杂乱、检修不便等问题,以及其直动关节在伸缩过程中对末端执行器传感器数据线容易扯断纠结等具体情况,设计了传感器无线数据传输系统。首先对苹果采摘机器人无线数据传输进行了整体设计,对无线通信模块电路、USB通信电路进行了选型设计,同时设计了部分传感器的信号调理电路;其次为了无线数据实时、可靠的传输,在方法上采取了质效控制措施,并制定了数据传输协议,然后进行了无线数据传输的程序设计,最后通过测试结果验证了传输协议的健壮性,数据传输的高效性,并根据测试结果与系统开销之间进行协调,选取了最优设置参数。该研究为采摘机器人及其他农产品生产机器人数据传输提供了一种无线实现方式和新的实现方案。  相似文献   
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